人工智能安全问题变得更加紧迫。为什么仅仅让大型语言模型（LLMs）写代码？真正的挑战在于要求它们在提供代码的同时，提供可验证的正确性证明。没有形式验证，我们实际上是在盲目部署AI系统。

值得关注的是：大约80%的主要语言模型——包括Claude在内——都从Common Crawl获取训练数据。这是一个巨大的数据依赖问题，却很少有人提及。

但有一种值得关注的新解决方案正在出现。专为AI/ML模型安全设计的基于区块链的治理平台开始成型。想象一下，分布式验证层可以通过加密手段在大规模上确保模型的完整性和决策的透明度。这正是行业亟需填补的基础设施空白。

形式验证、模型透明度和去中心化监管的融合，可能真正改变我们对AI部署风险的应对方式。